# Java读取遥感图像
## 简介
遥感图像是通过航空或卫星等遥感技术获取的地球表面信息的图像。在遥感图像处理中，读取图像是一个基本的操作。本文将介绍如何使用Java读取遥感图像，并提供相应的代码示例。
## 读取遥感图像的两种常用格式
### 1. 栅格格式（Raster format）
栅格格式是遥感图像最常见的格式，它将图像分割为像素网格，并为每个像素分配一个值。常见的栅格格式有TI
原创
2023-12-08 10:50:33
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1.打开已有的GeoTIF文件通过Open函数可以打开影像。from osgeo import gdal
dataset = gdal.Open("/gdata/geotiff_file.tif")通过Open函数将一个GeoTIFF文件打开为一个GDAL可操作的对象。Python提供了 dir() 内省函数， 可以快速查看一下当前对象可用的操作。它可以返回传递给它的任何对象的属性名称经过排序的列
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2023-08-19 23:47:07
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前言做项目遇到了一个需求，要将一段时间序列遥感影像生成视频，一般遥感影像都是用的Gdal库的处理，但是Gdal不具有视频生成功能，OpenCV可以将图像序列生成视频但是不支持tiff格式，所以解决该问题的一个基本思路就是先用Gdal读取遥感影像再转化为OpenCV的Mat结构，最后利用OpenCV提供的VideoWriter类生成视频，另外还需要注意当遥感影像过大时读取后应该进行重采样，因为当生成
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2024-07-24 13:22:57
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# Python np读取遥感图像教程
## 引言
在遥感图像处理中，使用Python的NumPy库是非常常见的。NumPy是一个开源的Python科学计算库，它提供了一个多维数组的对象和一系列的函数，用于处理这些数组。在本教程中，我将教会你如何使用NumPy来读取遥感图像。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个流程的步骤。下面是一个展示读取遥感图像的步骤的表格：
| 步骤 | 代码
原创
2023-10-13 09:38:58
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彩色图像#include <iostream>
#include <Kinect.h>
#include <opencv2\highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(void)
{
IKinectSensor * mySensor = nullpt
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2024-03-28 16:10:05
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实验七 遥感图像读取一、实验目的熟悉MATLAB中遥感图像读写的格式；掌握多波段遥感图像的读取与存储；掌握多波段遥感图像中单波段、不同波段的组合显示。二、实验仪器及设备计算机、Matlab图像处理软件、Landsat8遥感图像三、实验基础1.实验遥感图像简介2013年2月11日Landsat8卫星成功发射，设计寿命为五年，星上携带两个主要设备，陆地成像仪和热红外传感器。陆地成像仪共11个波段，其中
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2023-09-24 21:18:12
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遥感图像处理-抠图一 、切片1.左键选择切片工具2.在图片上右键选择 划分切片3.划分切片4.选中一个切片 ctrl+c二、 抠图1.灰度转为RGB2.选择多边形套索工具 开始抠图3.填充颜色4.通过剪切的图层5.新建图层36.图像-模式7.存储为这两个格式8.导出原图9.文件夹格式 一 、切片我们要处理一张后缀名为.tiff或.tif的图像，将其切片1.左键选择切片工具2.在图片上右键选择 划
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2024-04-19 09:43:23
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经过数字化扫描及几何校正后的数字化遥感影像，均为一幅幅具有相同比例尺的影像图。这些影像图互相之间都存在着部分的重叠。所谓图像拼接就是通过对相邻影像图的无缝拼接处理，把这些影像图相互间的重叠部分去掉，从而为在逻辑上将这些影像图整合成覆盖区域的一幅影像图创造条件。 图像拼
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2024-06-28 15:17:59
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【ENVI入门系列】13.遥感图像监督分类
目录遥感图像监督分类 1. 概述 2. 详细操作步骤 第一步：类别定义/特征判别 第二步：样本选
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2024-02-27 14:20:38
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# 使用 Python 读取 ENVI 标准格式的遥感图像
## 引言
遥感图像是通过传感器从远处获取地球表面信息的图像，ENVI 格式是一种常用的遥感数据格式。如果你是一名刚入行的开发者，了解如何读取 ENVI 格式的遥感图像是非常重要的。本文将逐步引导你完成这一过程，从准备工作到编写代码，让你能够熟练应用 Python 读取 ENVI 数据。
## 流程概述
我们将整个过程分为几个步骤
基于DeepLab v3的遥感图像语义分割教程前言 前两个月做过一次基于Unet的遥感图像语义分割教程，效果较差。这次选用一个稍微新一点的模型，再跑一次相同的数据集，加上迁移学习的技巧，看看效果怎么样。教程准备开源的图像语义分割DeepLabv3代码（二分类）https://github.com/msminhas93/DeepLabv3FineTuningDeepLabv3+基本原理（借鉴）核心代
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2024-01-11 07:14:37
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遥感图像基本预处理1.1 图像基本预处理流程图像预处理流程第一步：对高分辨率的全色影像进行正射纠正（全色影像是10米分辨率的SPOT PAN数据）第二步：高分辨率影像和多光谱影像的配准、融合以SPOT PAN正射纠正结果作为基准影像，对TM影像进行图像配准；对配准后的ETM+数据和SPOT PAN正射校正结果进行图像融合；用工程区矢量数据（湖北襄樊市部分区域）裁剪融合后的图像，得到工程区域10米分
# 遥感图像分析在Java中的应用
遥感图像分析是一门利用遥感技术获取的图像数据进行分析与处理的科学，广泛应用于农业、城市规划、环境监测等多个领域。随着技术的发展，开发者们已经使用多种编程语言进行遥感图像分析，其中Java由于其平台独立性和丰富的开源库而受到越来越多的关注。本文将探讨如何使用Java进行遥感图像分析，并提供一些代码示例和可视化工具。
## 遥感图像分析的基本概念
遥感图像是通
卷积滤波卷积（Convolutions）滤波是通过消除特定的空间频率来使图像增强，根据增强类型（低频、中频和高频）不同可分为低通滤波、带通滤波和高通滤波。此外还可以增强图像某些方向特征的方向滤波等。它们的核心部分是卷积核。ENVI提供很多卷积核，包括高通滤波（High Pass）、低通滤波（Low Pass）、拉普拉斯算子（Laplacian）、方向滤波（Directional）、高斯高通滤波（G
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2024-03-08 18:14:45
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# 使用Python OpenCV读取遥感Tiff多光谱图像
## 简介
本文将教会刚入行的开发者如何使用Python的OpenCV库来读取遥感Tiff多光谱图像。我们将通过以下步骤来实现这个目标：
1. 安装必需的库和工具
2. 导入所需的库
3. 读取遥感Tiff多光谱图像
4. 处理图像数据
接下来，我们将详细介绍每个步骤所需的代码和注释。
## 1. 安装必需的库和工具
首先，确保
原创
2023-12-29 11:33:50
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ENVI是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。它是快速、便捷、准确地从影像中提取信息的首屈一指的软件解决方案。今天，众多的影像分析师和科学家选择ENVI来从遥感影像中提取信息。ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工
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2023-10-30 21:54:07
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遥感图像语义分割——影像拼接和去除背景 文章目录遥感图像语义分割——影像拼接和去除背景1.影像拼接2.去除背景 之前的两篇文章收到不少朋友的私信，前面文章写的是使用模型训练前的工作，这篇文章介绍一下分割后处理的工作。1.影像拼接 影像拼接指的是当我们需要生成一个产品，如何将一张张的识别结果拼接（如果有需要的话可能还涉及遥感图像的拼接）。这里介绍在python中如何完成影像拼接的工作。直接上代码：#
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2023-09-30 19:42:29
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遥感数据集制作ArcGis+Python一、选择裁剪合适的影像区域二、创建标签shp文件，目视解译勾画标签区域三、标签shp修改属性并转换为tif文件四、使用python滑动裁剪图像及标签五、数据增强六、训练集（图像，标签）和验证集（图像，标签） 制作遥感数据集首先要有遥感影像数据。影像数据种类、来源很多，这里以GF-2的影像数据为例，制作用于 语义分割的数据集。直接获取的遥感影像需要进行预处
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2023-10-01 10:08:46
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目录第一章 高分遥感图像分类概述1、遥感图像分类概念与内涵1)、数字图像处理的三个层次2)、图像处理技术分类的三种基本范畴3)、遥感最终目的4)、遥感分类定义5)、遥感分类意义6)、遥感分类原理2、遥感图像分类的技术发展1)、遥感分类方法概述2)、监督/非监督分类方法比较3)、深度学习思想4)、传统遥感图像分类中存在的问题3、高分辨率遥感图像分类理解1)、载荷特色2)、分类的难点 3)、
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2024-08-08 17:08:20
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自从Google发布Google Earth后，人们就对其中的高清影像非常感兴趣，如果能免费下载就非常好了，但是偏偏Google对于免费用户不能下载高清影像，虽然专业版的能够下载高清影像，但是每幅影像的范围比较小，拼接比较费时费力。那么如何才能免费获取Google Earth的高清影像呢？现在网上有不少的工具，可以归结为两种：一种是通过连接到Google Earth服务器来下载图像，这种方法有其致
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2024-01-22 04:42:41
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